scipy.sparse矩陣上的逐點運算

是否可以將numpy.exp或類似的點運算符應用於scipy.sparse.lil_matrix或其他稀疏矩陣格式中的所有元素？scipy.sparse矩陣上的逐點運算

import numpy 
from scipy.sparse import lil_matrix 

x = numpy.ones((10,10)) 
y = numpy.exp(x) 

x = lil_matrix(numpy.ones((10,10))) 
# y = ????

numpy.exp(x)或scipy.exp(x)產生一個AttributeError，並numpy.exp(x.data)產生相同的。

謝謝！

來源

2011-03-25 hannes

我認爲，目前這不是在做任何的工作稀疏矩陣格式。就個人而言，我認爲應該制定單獨的稀疏函數，而不是放慢正常的函數。如Olivier所示，解決方法是將其轉換爲基本上任何其他稀疏格式，並處理'data'屬性。 lil矩陣的數據屬性不適用於此，因爲它是一個類型爲object的數組。 – 2011-03-25 15:15:13

我不知道的全部細節，但轉換成另一種類型的作品，使用非零個元素的數組至少在：

xcsc = x.tocsc() 
numpy.exp(xcsc.data) # works

來源

2011-03-25 11:11:29

是的。正如它在文檔http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.sparse.lil_matrix.html中所述，lil格式主要用作構建稀疏數組而不執行操作的方法。文檔建議在數組構建完成後進行這種轉換。 – Paul 2011-03-25 15:04:07

scipy.sparse矩陣上的逐點運算

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